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一种基于深度自编码神经网络的脑电信号EEG身份识别方法

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本发明公开了一种基于深度自编码神经网络的脑电信号EEG身份识别方法，包括下述步骤：S1，设计身份识别的脑电数据采集实验方案；设计一个周期有三张测试图片和三张全黑色的过渡图片，测试图片用时t1，过渡图片用时t2，每个周期中的测试图片分别为红、绿、蓝三原色，且红、绿、蓝三原色出现的顺序随机，则一个周期用时3t1+3t2，每个被试者测试N个周期，共用时N(3t1+3t2)；设置过渡图片的目的是为了消除在切换测试图片时产生的视觉残留；本发明利用静息态脑电信号(EEG)具有隐蔽性、不可窃取性、不可仿制性、不可胁迫性以及必须活体等独特的优势，将其应用于身份识别中，可以弥补传统身份识别手段的缺陷。

著录项

公开/公告号CN109171753B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-05-11

原文格式PDF
申请/专利权人广东工业大学;
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申请/专利号CN201810935812.3
发明设计人陈禧琛;苏成悦;程俊淇;陈子森;杨东儒;魏溪卓;姚沛通;
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申请日2018-08-16
分类号A61B5/117(20160101);A61B5/378(20210101);A61B5/00(20060101);G06K9/62(20060101);A61B5/372(20210101);A61B5/374(20210101);
代理机构44329 广东广信君达律师事务所;
代理人杜鹏飞;杨晓松
地址 510062 广东省广州市大学城外环西路100号
入库时间 2022-08-23 11:46:51

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